분류 전체보기 25

Chapter 2-2. 여인자 전개와 크래머 공식

정사각행렬 $ A $의 $ i $번쨰 행과 $ j $번째 열을 제거한 부분행렬을 $ M_{ij} $라 하면 $ det M_{ij} $를 소행렬식(minor)이라 하고, 소행렬식에 부호를 붙인 값 $ A_{ij}=(-1)^{i+j}detM_{ij} $을 성분 $ a_{ij} $에 대한 여인자(cofactor)라고 한다. 여인자 전개(cofactor expansion) $ A $가 $ n\times n $ 행렬이고 $ A_{ij} $가 성분 $ a_{ij} $에 대한 여인자(cofactor)라고 하면, (1) $ detA=a_{i1}A_{i1}+a_{i2}A_{i2}+\cdots +a_{in}A_{in} $, $ 1 \leqslant i \leqslant n $을 $ i $행에 관한 여인자 전개(cofact..

Chapter 1-3 역행렬과 선형연립방정식의 해 구하기

$ m\times n $ 행렬 $ A $와 $ n \times m $행렬 $ B $에 대하여 $ BA=I_{n} $을 만족하면 , $ B $를 $ A $의 좌역행렬(left inverse)라고 하고, $ AC=I_{m} $을 만족하는 $ n\times m $행렬 $ C $를 $ A $의 우역행렬(right inverse)라고 한다. 만약 $ n\times n $행렬 $ A $가 좌역행렬 $ B $와 우역행렬 $ C $를 가지면 $ B=BI_{n}=B(AC)=(BA)C=I_{n}C=C $이므로 $ B=C$이다. $ n\times n $행렬 $ A $에 대하여 $ AB=I_{n}=BA $를 만족하는 행렬 $ B $가 존재하면 $ A $는 가역(invertible)이라 하고, $ B $를 $ A $의 역행렬(..

Chapter 1 - 2. 행렬의 덧셈과 곱셈

$ m\times n $ 행렬(matrix)은 $ m $개의 행(rows)과 $ n $개의 열(column)으로 이루어져 있으며 다음과 같이 나타낸다. $ m\times 1 $ 행렬은 하나의 열만 있으므로 행벡터(row vector), $ 1\times n $행렬은 하나의 열만 있으므로 열벡터(column vector)라고 하며, 벡터는 보통 굵은 문자 $ \textbf{x, y, z} $등을 이용하여 나타낸다. $ A $를 $ n $차 정사각행렬이라고 정의하면, (1) 성분 $ a_{11}, a_{22}, ..., a_{nn} $은 $ A $의 주대각성분(diagonal entries)이라고 한다. (2) 주대각성분을 제외한 다른 성분들이 모두 0일때, $ A $를 대각행렬(diagonal matrix..

Chapter 1-1. 선형연립방정식과 Gauss-Jordan 소거법

미지수가 n개이고, m개의 방정식이 있는 선형연립방정식(system of linear equations)은 다음과 같이 나타낸다. 위와 같은 경우를 동차연립방정식(homogeneous system)이라 하며, 이때 이 연립방정식은 자명한 해(trivial solution)를 최소한 하나의 해로 갖는다. 기본행 연산 (1) 한 행에 0이 아닌 상수를 곱한다 (2) 서로 다른 두 개의 행의 위치를 바꾼다 (3) 한 행의 상수배를 한 것을 다른 행에 더한다 두 첨가행렬(augmented matrices)은 하나가 유한한 기본행 연산으로 다른 하나로 변환될 수 있으면 행일치(row-equivalent)라고 하고, 만약 두 선형연립방정식이 행일치면 서로 같은 해를 갖는다. 행사다리꼴(row-echelon form..